中间的几步意义就在于，缓存中间处理数据样式，避免重复计算浪费算力

分层

ODS（Operate Data Store）

Spark计算过程中，存在shuffle的操作，而shuffle会将计算过程一分为二，前一阶段不执行完，不能执行后面

数据仓库中的不同步骤也存在同样的情况，数据仓库中不称之为阶段，称之为层，每一层就有自己的名称以及对应的逻辑

就是存数据，有一定的整合计算

DWD（Data Warehouse Detail）

对ODS层的数据进行加工处理，为了后面的统计分析做准备

这里的加工表示一个比较宽泛的概念，没有具体的操作

DWS（Data Warehouse Summary）

汇总，冗余，减少计算量

ADS（Application Data Service）

结果数据

DIM共通层（维度层）

从不同维度，几个维度，分析不同指标

之间流转

SQL，并且需要一个任务调度器

想要节省计算，建表是关键，把该有的数据都放到一个表，在操作

建模

ER模型

数据仓库之父Bill Inmon提出的建模方法是从全企业的高度，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型来描述企业业务，并用规范化的方式表示出来，在范式理论上符合3NF。遵循的范式级别越高，数据冗余性就越低。

实体关系模型

实体表示一个对象，关系是指两个实体之间的关系，

数据库规范化

数据库规范化是使用一系列范式设计数据库（通常是关系型数据库）的过程，其目的是减少数据冗余，增强数据的一致性。

维度模型

维度模型将复杂的业务通过事实和维度两个概念进行呈现。事实通常对应业务过程，而维度通常对应业务过程发生时所处的环境。

注：业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，例如电商交易中的下单，取消订单，付款，退单等，都是业务过程。下图为一个典型的维度模型，其中位于中心的SalesOrder为事实表，其中保存的是下单这个业务过程的所有记录。位于周围每张表都是维度表，包括Date（日期），Customer（顾客），Product（产品），Location（地区）等，这些维度表就组成了每个订单发生时所处的环境，即何人、何时、在何地下单了何种产品。

数仓搭建

数仓项目6.0配置大全（hadoop/Flume/zk/kafka/mysql配置）-CSDN博客

连接DataGrip

数仓开发工具可选用DBeaver或者DataGrip。两者都需要用到JDBC协议连接到Hive，故需要启动HiveServer2。

hiveserver2后台启动及关闭_如何关闭hiveserver2后台进程-CSDN博客

模拟数据准备

在这一阶段，只要保证数仓的数据源-hdfs中有数据即可

先将HDFS上/origin_data路径下之前的数据删除。

启动hadoop、zk、ka、fl、f2

修改hadoop102节点的/opt/module/applog/application.yml文件，将mock.date，mock.clear，mock.clear.user，mock.new.user，mock.log.db.enable五个参数调整为如下的值。

#业务日期

mock.date: "2022-06-04"

#是否重置业务数据

mock.clear.busi: 1

#是否重置用户数据

mock.clear.user: 1

# 批量生成新用户数量

mock.new.user: 100

# 日志是否写入数据库一份  写入z_log表中

mock.log.db.enable: 0

执行数据生成脚本lg，生成第一天2022-06-04的历史数据

修改/opt/module/applog/application.properties文件，将mock.date、mock.clear，mock.clear.user，mock.new.user四个参数调整为如图所示的值。

#业务日期

mock.date: "2022-06-05"

#是否重置业务数据

mock.clear.busi: 0

#是否重置用户数据

mock.clear.user: 0

# 批量生成新用户

mock.new.user: 0

执行数据生成脚本，生成第二天2022-06-05的历史数据。

之后只修改/opt/module/applog/application.properties文件中的mock.date参数，依次改为2022-06-06，2022-06-07，并分别生成对应日期的数据。

删除/origin_data/gmall/log目录，将⑤中提到的参数修改为2022-06-08，并生成当日模拟数据。（数据库中有了，不需要日志）

执行全量表同步脚本

mysql_to_hdfs_full.sh all 2022-06-08

由于Maxwell支持断点续传，而上述重新生成业务数据的过程，会产生大量的binlog操作日志，这些日志我们并不需要。故此处需清除Maxwell的断点记录，令其从binlog最新的位置开始采集。

drop table maxwell.bootstrap;
drop table maxwell.columns;
drop table maxwell.databases;
drop table maxwell.heartbeats;
drop table maxwell.positions;
drop table maxwell.schemas;
drop table maxwell.tables;

vim /opt/module/maxwell/config.properties

mock_date=2022-06-08

启动Maxwell，执行增量表首日

mysql_to_kafka_inc_init.sh all

ODS层

（1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。

（2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip（海量数据，多压，但压缩效率低）。

（3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。

日志表

sql结构化类型小知识

DROP TABLE IF EXISTS ods_log_inc;
CREATE EXTERNAL TABLE ods_log_inc
(
    `common` STRUCT<ar :STRING,
        ba :STRING,
        ch :STRING,
        is_new :STRING,
        md :STRING,
        mid :STRING,
        os :STRING,
        sid :STRING,
        uid :STRING,
        vc :STRING> COMMENT '公共信息',
    `page` STRUCT<during_time :STRING,
        item :STRING,
        item_type :STRING,
        last_page_id :STRING,
        page_id :STRING,
        from_pos_id :STRING,
        from_pos_seq :STRING,
        refer_id :STRING> COMMENT '页面信息',
    `actions` ARRAY<STRUCT<action_id:STRING,
        item:STRING,
        item_type:STRING,
        ts:BIGINT>> COMMENT '动作信息',
    `displays` ARRAY<STRUCT<display_type :STRING,
        item :STRING,
        item_type :STRING,
        `pos_seq` :STRING,
        pos_id :STRING>> COMMENT '曝光信息',
    `start` STRUCT<entry :STRING,
        first_open :BIGINT,
        loading_time :BIGINT,
        open_ad_id :BIGINT,
        open_ad_ms :BIGINT,
        open_ad_skip_ms :BIGINT> COMMENT '启动信息',
    `err` STRUCT<error_code:BIGINT,
            msg:STRING> COMMENT '错误信息',
    `ts` BIGINT  COMMENT '时间戳'
) COMMENT '活动信息表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe'
LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_log_inc/'
TBLPROPERTIES ('compression.codec'='org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec');

set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;

-- 装载数据: hdfs-> hive数仓数据源表
load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2022-06-08' into table ods_log_inc partition(dt='2022-06-08');
load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2022-06-09' into table ods_log_inc partition(dt='2022-06-09');
load data inpath '/origin_data/gmall/log/topic_log/2022-06-10' into table ods_log_inc partition(dt='2022-06-10');

业务表-活动信息表

-- 17张全量表DataX-TSV-1001 zhangsan 20，表结构和业务表保持一致即可
-- 13张增量表Maxwell-JSON-仅使用最外层的字段作为数据库列

尚硅谷资料里给出了30个建表语句

执行建表，执行以下载入语句

vim hdfs_to_ods_db.sh 

#!/bin/bash

APP=gmall

if [ -n "$2" ] ;then
   do_date=$2
else 
   do_date=`date -d '-1 day' +%F`
fi

load_data(){
    sql=""
    for i in $*; do
        #判断路径是否存在
        hadoop fs -test -e /origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date
        #路径存在方可装载数据
        if [[ $? = 0 ]]; then
            sql=$sql"load data inpath '/origin_data/$APP/db/${i:4}/$do_date' OVERWRITE into table ${APP}.$i partition(dt='$do_date');"
        fi
    done
    hive -e "$sql"
}

case $1 in
    "ods_activity_info_full")
        load_data "ods_activity_info_full"
    ;;
    ···················
    "all")
        load_data "ods_activity_info_full" "ods_activity_rule_full" "ods_base_category1_full" "ods_base_category2_full" "ods_base_category3_full" "ods_base_dic_full" "ods_base_province_full" "ods_base_region_full" "ods_base_trademark_full" "ods_cart_info_full" "ods_coupon_info_full" "ods_sku_attr_value_full" "ods_sku_info_full" "ods_sku_sale_attr_value_full" "ods_spu_info_full" "ods_promotion_pos_full" "ods_promotion_refer_full" "ods_cart_info_inc" "ods_comment_info_inc" "ods_coupon_use_inc" "ods_favor_info_inc" "ods_order_detail_inc" "ods_order_detail_activity_inc" "ods_order_detail_coupon_inc" "ods_order_info_inc" "ods_order_refund_info_inc" "ods_order_status_log_inc" "ods_payment_info_inc" "ods_refund_payment_inc" "ods_user_info_inc"
    ;;
esac

DIM层！！！

DIM层设计要点：

（1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。

（2）DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。

（3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）。

维度表是维度建模的基础和灵魂。前文提到，事实表紧紧围绕业务过程进行设计，而维度表则围绕业务过程所处的环境进行设计。维度表主要包含一个主键和各种维度字段，维度字段称为维度属性。

需要注意到，可能存在多个事实表与同一个维度都相关的情况，这种情况需保证维度的唯一性，即只创建一张维度表。（另外，如果某些维度表的维度属性很少，例如只有一个XX名称，则可不创建该维度表，而把该表的维度属性直接增加到与之相关的事实表中，这个操作称为维度退化。）

一个维度一张表，从实践来说，相关的维度设置一张表（性别、年龄）

商品维度表

DROP TABLE IF EXISTS dim_sku_full;
CREATE EXTERNAL TABLE dim_sku_full
(
    `id`                   STRING COMMENT 'SKU_ID',
    `price`                DECIMAL(16, 2) COMMENT '商品价格',
    `sku_name`             STRING COMMENT '商品名称',
    `sku_desc`             STRING COMMENT '商品描述',
    `weight`               DECIMAL(16, 2) COMMENT '重量',
    `is_sale`              BOOLEAN COMMENT '是否在售',
    `spu_id`               STRING COMMENT 'SPU编号',
    `spu_name`             STRING COMMENT 'SPU名称',
    `category3_id`         STRING COMMENT '三级品类ID',
    `category3_name`       STRING COMMENT '三级品类名称',
    `category2_id`         STRING COMMENT '二级品类id',
    `category2_name`       STRING COMMENT '二级品类名称',
    `category1_id`         STRING COMMENT '一级品类ID',
    `category1_name`       STRING COMMENT '一级品类名称',
    `tm_id`                  STRING COMMENT '品牌ID',
    `tm_name`               STRING COMMENT '品牌名称',
    `sku_attr_values`      ARRAY<STRUCT<attr_id :STRING,
        value_id :STRING,
        attr_name :STRING,
        value_name:STRING>> COMMENT '平台属性',
    `sku_sale_attr_values` ARRAY<STRUCT<sale_attr_id :STRING,
        sale_attr_value_id :STRING,
        sale_attr_name :STRING,
        sale_attr_value_name:STRING>> COMMENT '销售属性',
    `create_time`          STRING COMMENT '创建时间'
) COMMENT '商品维度表'
    PARTITIONED BY (`dt` STRING)
    STORED AS ORC
    LOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_sku_full/'
    TBLPROPERTIES ('orc.compress' = 'snappy');

-- 装载数据
    -- load
    -- save
-- 内存不够解决办法！
-- set hive.auto.convert.join=false;
-- set hive.ignore.mapjoin.hint=false;

select
    sku.`id`                   ,--STRING COMMENT 'SKU_ID',
    `price`                ,--DECIMAL(16, 2) COMMENT '商品价格',
    `sku_name`             ,--STRING COMMENT '商品名称',
    `sku_desc`             ,--STRING COMMENT '商品描述',
    `weight`               ,--DECIMAL(16, 2) COMMENT '重量',
    `is_sale`              ,--BOOLEAN COMMENT '是否在售',
    `spu_id`               ,--STRING COMMENT 'SPU编号',
    `spu_name`             ,--STRING COMMENT 'SPU名称',
    `category3_id`         ,--STRING COMMENT '三级品类ID',
    `category3_name`       ,--STRING COMMENT '三级品类名称',
    `category2_id`         ,--STRING COMMENT '二级品类id',
    `category2_name`       ,--STRING COMMENT '二级品类名称',
    `category1_id`         ,--STRING COMMENT '一级品类ID',
    `category1_name`       ,--STRING COMMENT '一级品类名称',
    `tm_id`                ,--STRING COMMENT '品牌ID',
    `tm_name`              ,--STRING COMMENT '品牌名称',
    `sku_attr_values`      ,
    `sku_sale_attr_values` ,
    `create_time`          -- STRING COMMENT '创建时间'
from(
    select
    `id`                  ,--STRING COMMENT 'SKU_ID',
    `price`               ,--DECIMAL(16, 2) COMMENT '商品价格',
    `sku_name`            ,--STRING COMMENT '商品名称',
    `sku_desc`            ,--STRING COMMENT '商品描述',
    `weight`              ,--DECIMAL(16, 2) COMMENT '重量',
    `is_sale`             ,--BOOLEAN COMMENT '是否在售',
    `spu_id`              ,--STRING COMMENT 'SPU编号',
--     `spu_name`            ,--STRING COMMENT 'SPU名称',
    `category3_id`        ,--STRING COMMENT '三级品类ID',
--     `category3_name`      ,--STRING COMMENT '三级品类名称',
--     `category2_id`        ,--STRING COMMENT '二级品类id',
--     `category2_name`      ,--STRING COMMENT '二级品类名称',
--     `category1_id`        ,--STRING COMMENT '一级品类ID',
--     `category1_name`      ,--STRING COMMENT '一级品类名称',
    `tm_id`               ,--STRING COMMENT '品牌ID',
--     `tm_name`             ,--STRING COMMENT '品牌名称',

    `create_time`         --STRING COMMENT '创建时间'
from ods_sku_info_full
where dt='2022-06-08'
    ) sku

join (select
    id,
    spu_name
from ods_spu_info_full
where dt='2022-06-08'
)spu on sku.spu_id=spu.id

join (
    select
        id,
        tm_name
from ods_base_trademark_full
where dt='2022-06-08'
) tm on sku.tm_id=tm.id

join (
    select
    id,
    name `category3_name`,
    category2_id
from ods_base_category3_full
where dt='2022-06-08'
)tem3 on sku.category3_id=tem3.id

join (
select
    id,
    name `category2_name`,
    category1_id
from ods_base_category2_full
where dt='2022-06-08'
)tem2 on tem3.category2_id=tem2.id

join (
select
    id,
    name `category1_name`
from ods_base_category1_full
where dt='2022-06-08'
)tem on tem2.category1_id=tem.id

left join (
    select
    sku_id,
    collect_list(named_struct("attr_id",attr_id,
                 "value_id",value_id,
                 "attr_name",attr_name,
                 "value_name",value_name)) `sku_attr_values`
from ods_sku_attr_value_full
where dt='2022-06-08'
group by sku_id
) sav on sku.id=sav.sku_id

left join (
select
    sku_id,
    collect_list(
    named_struct("sale_attr_id",sale_attr_id,
                 "sale_attr_value_id",sale_attr_value_id,
                 "sale_attr_name",sale_attr_name,
                 "sale_attr_value_name",sale_attr_value_name)) `sku_sale_attr_values`
from ods_sku_sale_attr_value_full
where dt='2022-06-08'
group by sku_id
) ssav on sku.id=ssav.sku_id;

省略。。。。。。。。。

用户维度表 dim_user_zip

如果进行每天的全量备份，占用空间过大，需要采取拉链表（压缩）的方式

离线数据仓库的计算周期通常为每天一次，所以可以每天保存一份全量的维度数据。这种方式的优点和缺点都很明显。
优点是简单而有效，开发和维护成本低，且方便理解和使用。
缺点是浪费存储空间，尤其是当数据的变化比例比较低时，造成重复 重复。

拉链表适合于：数据会发生变化，但是变化频率并不高的维度（即：缓慢变化维）比如：用户信息会发生变化，但是每天变化的比例不高。如果数据量有一定规模，按照每日全量的方式保存效率很低。比如：1亿用户*365天，每天一份用户信息。（做每日全量效率低）

DWD层

。。。。。。。。。。。。

用脚本导入到mysql，使用superset可视化

整体复盘

2022-06-08数仓上线首日，准备数据时需要启动hadoop、zk、ka，关掉maxwell用不上

打开3个flume通道

生成6.4-6.7的数据，删掉这几天的日志，不需要上线前的日志

生成6.8的日志与业务数据

通过生成datax配置将全量数据导入hdfs

清空maxwell，用maxwell boot初始化增量数据到kafka，f3拉取到hdfs

可以开始数仓内容

装载log、db，一系列逻辑分析之后，通过生成的datax配置到mysql可视化就行了